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第1章 数据分析简介

1.1 数据分析

• 当今世界对信息技术依赖日深，每天产生和存储海量数据，来源于自动检测系统、传感器、科学仪器，以及银行取钱、买东西、写博客、发微博等日常行为。

• 数据与信息在形式上不同：数据是无形式可言的字节流，难理解其本质；信息是对数据集处理后提炼出的可用于其他场合的结论。

• 从原始数据中抽取信息的这个过程叫作数据分析。

• 数据分析目的：抽取不易推断的信息，一旦理解信息，可研究数据产生系统的运行机制，对系统可能响应和演变作出预测。

• 发展历程：数据分析最初用作数据保护，现已发展成为数据建模的方法论，蜕变为一门真正学科。

• 模型：将所研究系统转化为数学形式，一旦建立数学或逻辑模型，可预测在给定输入下系统的输出，精度不同。

• 数据分析目标：不止于建模，更重要的是其预测能力。

• 预测能力：取决于建模技术质量及选择优质数据集的能力。

• 预处理工作：数据搜寻、数据提取、数据准备等属于数据分析范畴，对最终结果有重要影响。

• 数据可视化：在数据分析各阶段，有各种数据可视化方法。理解数据的最好方法莫过于将其做成可视化图形，传达数字中蕴含（有时隐藏）的信息。已有多种可视化模式（类型多样的图表）。

• 数据分析产出：模型和图形化展示，据此可预测所研究系统的响应。

• 测试阶段：用已知输出结果的数据集对模型进行测试，数据不用于生成模型，而是检验系统能否重现实际观察到的输出，掌握模型误差，了解其有效性和局限。

• 部署：新模型胜出后进行，根据模型预测结果实现相应决策，同时防范模型预测到的潜在风险。

• 意义：了解数据分析及实际操作方法，对工作中做出可靠决策有益，可检验假说，加深对系统理解。

1.2 数据分析师的知识范畴

• 数据分析学科研究问题面广，数据分析过程用到多种工具和方法，对计算、数学和统计思维要求高。

• 优秀的数据分析师必须具备多个学科的知识和实际应用能力，熟练掌握作为数据分析方法基础的学科很有必要。

• 根据应用领域和研究项目，分析师可能需掌握其他相关学科知识，以更好地理解研究对象及所需数据。

• 大型项目：最好组建由相关领域专家组成的团队，各尽其能。

• 小型项目：优秀分析师可胜任，但需善于识别问题，了解解决问题所需学科知识和技能，及时学习，或向专家请教。

• 简言之：分析师不仅要知道怎么搜寻数据，更应懂得怎么寻找处理数据的方法。

1.2.1 计算机科学

• 从事任何领域数据分析工作，掌握计算机科学知识是基本要求，具备良好知识及实践经验才能熟练掌握数据分析必备工具。

• 数据分析各步骤离不开计算机技术，如计算软件（IDL、Matlab等）和编程语言（C++、Java、Python等）。

• 高效处理海量数据需特定技能。

• 数据研究和抽取：要求分析师掌握各种常见格式处理技巧。

• 数据存储格式：数据通常以结构化形式存储于文件或数据库中，格式多样，常见有XML、JSON、XLS、CSV等。

• 数据库数据获取：需掌握SQL数据库查询语言，或使用专门软件。

• 特定类型任务：若拿到的是文本文件（文档、日志）或网页，需要从文件中抽取图表、测量值、访客量或HTML表格，即数据抓取，需专业知识。

• 因此，学习信息技术知识很有必要，以掌握当代计算机科学基础上发展起来的方法。

• 各种工具，比如软件和编程语言。数据